机器学习在空气质量测定方面的应用——PM2.5测定

• 作者: 田润阳
• 来源期刊: 通讯世界
• 学科: 工学
• 关键词: 机器学习 线性回归 PM2.5指数 空气质量预测
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 论述
• 页码范围: 186-187
• 页数: 2页
• 分类号: TP181
• 字数: 2854字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-4222.2019.03.121

摘要

近年来,随着我国工业化水平的不断提高,环境问题日益成为人们最为关心的话题之一,而空气质量的优劣程度是最为重要的标准,PM2.5是日常生活中评估空气质量的最直接的方式.针对该问题,本研究利用线性回归机器学习算法来分析北京市某时刻的时序信息和大气相关数据,通过模型分析实现对该时刻北京市PM2.5值的辅助预测.其旨在于使PM2.5的预测更加及时准确,以满足人们对于环境问题与日俱增的需求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田润阳		1	1	1.0	1.0